intent:book_flight

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【免费下载链接】Rasa_NLU_ChiTurn Chinese natural language into structured data 中文自然语言理解项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/Rasa_NLU_Chi

• 我想订一张去北京的机票
• 帮我预订到上海的航班

intent:greet

• 你好
• 早上好

synonym:北京

• 首都
• 京城

## 实体标注与同义词处理 🔍 ### 实体标注技巧 在标注实体时，需要注意以下几点： - 使用 `start` 和 `end` 索引精确定位实体位置 - `value` 字段可以不同于文本中的实际内容，用于同义词处理 - 实体可以跨越多个词语 ### 同义词配置方法 Rasa NLU Chi 支持两种同义词配置方式： 1. **直接标注法**：在实体标注时指定标准化值 2. **同义词表法**：在 `entity_synonyms` 中集中定义 同义词配置示例：[rasa_nlu/extractors/entity_synonyms.py](https://link.gitcode.com/i/3bb6b02ee12fae3dbe79f70fa926b03a) ## 配置文件与训练管道设置 ⚙️ ### 中文专用配置 Rasa NLU Chi 针对中文提供了专门的配置方案。查看所有示例配置：[sample_configs/](https://link.gitcode.com/i/409f86f338e3dab31dac645714ed441d) #### MITIE + Jieba + sklearn 推荐配置 这是最推荐的中文处理管道配置： ```yaml language: "zh" pipeline: - name: "nlp_mitie" model: "data/total_word_feature_extractor_zh.dat" - name: "tokenizer_jieba" - name: "ner_mitie" - name: "ner_synonyms" - name: "intent_entity_featurizer_regex" - name: "intent_featurizer_mitie" - name: "intent_classifier_sklearn"

Jieba 分词器自定义词典

你可以使用自定义词典来优化分词效果：

- name: "tokenizer_jieba" default_dict: "./default_dict.big" user_dicts: "./jieba_userdict"

预定义词典位置：jieba_userdict/

完整训练流程指南 📈

第一步：准备训练数据

创建符合格式要求的训练数据文件。建议将数据拆分为多个文件以提高可维护性：

data/ ├── intents/ │ ├── book_flight.md │ ├── greet.md │ └── search_hotel.md └── entities/ ├── cities.md └── dates.md

第二步：配置训练管道

选择合适的配置文件。对于中文场景，推荐使用：

• sample_configs/config_jieba_mitie_sklearn.yml
• sample_configs/config_jieba_mitie_sklearn_plus_dict_path.yml

第三步：执行训练命令

使用以下命令开始训练：

python -m rasa_nlu.train \ -c sample_configs/config_jieba_mitie_sklearn.yml \ --data data/examples/rasa/demo-rasa_zh.json \ --path models

训练核心代码：rasa_nlu/train.py

第四步：验证与测试

训练完成后，模型将保存在models/目录下。你可以使用以下方式测试模型：

from rasa_nlu.model import Interpreter interpreter = Interpreter.load("models/default") result = interpreter.parse("我想订去北京的机票") print(result)

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